Arbeiten mit Joins in LookML

Mit Joins können Sie verschiedene Ansichten miteinander verknüpfen, um Daten aus mehreren Ansichten gleichzeitig zu analysieren und zu sehen, wie verschiedene Teile Ihrer Daten zusammenhängen.

Ihre Datenbank enthält beispielsweise die Tabellen order_items, orders und users. Mithilfe von Joins können wir Daten aus all diesen Tabellen gleichzeitig analysieren. Auf dieser Seite werden Joins in LookML erläutert. Dies umfasst auch bestimmte Join-Parameter und Verbindungsmuster.

Joins beginnen mit einem Explore

Joins werden in der Modelldatei definiert, um die Beziehung zwischen einem Explore und einer Ansicht herzustellen. Joins verknüpfen eine oder mehrere Ansichten in einem einzelnen Explore, entweder direkt oder über eine andere verknüpfte Ansicht.

Betrachten Sie zwei Datenbanktabellen: order_items und orders. Nachdem Sie für diese beiden Tabellen Ansichten erstellt haben, können Sie eine davon oder mehrere in der Modelldatei mit dem explore-Parameter deklarieren:

explore: order_items { ... }

Wenn Sie eine Abfrage über das Explore order_items ausführen, wird order_items in der FROM-Klausel des generierten SQL-Codes angezeigt:

SELECT ...
FROM order_items

Sie können dem order_items-Explore zusätzliche Informationen hinzufügen. Mit dem folgenden LookML-Beispiel können Sie beispielsweise die Ansicht orders mit dem Explore order_items verknüpfen:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

Der oben gezeigte LookML-Code bewirkt zwei Dinge. Zuerst sehen Sie im Feldauswahlfeld für Explorations Felder aus orders und order_items:

Das Explore „Bestellpositionen“ enthält die Felder aus der Ansicht „Bestellpositionen“ und die Felder aus der verknüpften Ansicht „Bestellungen“.

Zweitens beschreibt der LookML-Code, wie orders und order_items miteinander verknüpft werden. Dieser LookML-Code entspricht dem folgenden SQL-Code:

SELECT ...
FROM order_items
LEFT JOIN orders
ON order_items.order_id = orders.id

Diese LookML-Parameter werden in den nachfolgenden Abschnitten detaillierter beschrieben.

Join-Parameter

Für den Join werden vier Hauptparameter verwendet: join, type, relationship und sql_on.

1. Schritt: Das Explore starten

Erstellen Sie zuerst den order_items-Explore:

explore: order_items { ... }

Schritt 2: join

Wenn Sie eine Tabelle verbinden möchten, müssen Sie sie zuerst in einer Ansicht deklarieren. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass orders eine vorhandene Ansicht in Ihrem Modell ist.

Verwenden Sie dann den Parameter join, um anzugeben, dass Sie die Ansicht orders mit dem Explore order_items verknüpfen möchten:

explore: order_items {
  join: orders { ... }
}

Schritt 3: type

Überlegen Sie, welcher Join-Typ ausgeführt werden soll. Looker unterstützt LEFT JOIN, INNER JOIN, FULL OUTER JOIN und CROSS JOIN. Diese entsprechen den type-Parameterwerten left_outer, inner, full_outer und cross.

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
  }
}

Der Standardwert von type ist left_outer.

Schritt 4: relationship

Definieren Sie eine Join-Beziehung zwischen dem Explore order_items und der Ansicht orders. Die ordnungsgemäße Deklaration der Beziehung eines Joins ist für die Berechnung korrekter Messwerte durch Looker erforderlich. Die Beziehung wird vom Explore order_items zur Ansicht orders definiert. Die möglichen Optionen sind one_to_one, many_to_one, one_to_many und many_to_many.

In diesem Beispiel kann es viele Auftragspositionen für einen einzelnen Auftrag geben. Die Beziehung zwischen dem Explore order_items und der Ansicht orders ist many_to_one:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
  }
}

Wenn Sie in Ihrem Join keinen relationship-Parameter angeben, verwendet Looker standardmäßig many_to_one.

Weitere Tipps zum korrekten Definieren des relationship-Parameters für einen Join finden Sie unter relationship-Parameter richtig festlegen.

Schritt 5: sql_on

Geben Sie an, wie die Tabelle order_items und die Tabelle orders mit dem Parameter sql_on oder dem Parameter foreign_key verknüpft werden sollen.

sql_on

Der Parameter sql_on entspricht der ON-Klausel im generierten SQL für eine Abfrage. Mit diesem Parameter können Sie deklarieren, welche Felder für den Join-Vorgang abgeglichen werden sollten:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
}

Wir können auch komplexere Joins formulieren. Beispiel: Sie möchten nur Aufträge verbinden, deren id größer als 1.000 ist:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} AND ${orders.id} > 1000 ;;
  }
}

Weitere Informationen zur ${ ... }-Syntax in diesen Beispielen finden Sie in der Dokumentation zu Ersetzungsoperatoren.

6. Schritt: Testen

Ob dieser Join wie erwartet funktioniert, können Sie testen, indem Sie das Explore Bestellpositionen aufrufen. Sie sollten Felder aus order_items und orders sehen.

Weitere Informationen zum Testen von LookML-Änderungen in einem Explore finden Sie unter Felder im Explore testen.

Durch eine andere Ansicht verbinden

Sie können eine Ansicht über eine andere Ansicht mit einem Explore verbinden. Im Beispiel für Join-Parameter haben Sie orders über das Feld order_id mit order_items verknüpft. Möglicherweise sollen zudem die Daten aus der Ansicht users mit dem Explore order_items verbunden werden, auch wenn kein gemeinsames Feld vorhanden ist. Dazu können Sie einen Join durch die Ansicht orders vornehmen.

Verwenden Sie den Parameter sql_on oder den Parameter foreign_key, um die users-Ansicht mit der orders-Ansicht zu verknüpfen, anstatt mit der order_items-Ansicht. Dazu müssen Sie den Bereich des Felds von orders in orders.user_id ändern.

Hier ein Beispiel für die Verwendung des Parameters sql_on:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: users {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.user_id} = ${users.id} ;;
  }
}

Eine Ansicht mehrmals verbinden

Eine users-Ansicht enthält Daten für Käufer und Verkäufer. Wenn Sie Daten aus dieser Ansicht in order_items einfügen möchten, aber separat für Käufer und Verkäufer, können Sie users zweimal mit unterschiedlichen Namen mithilfe des Parameters from einfügen.

Mit dem Parameter from können Sie festlegen, welche Ansicht bei einem Join verwendet werden soll. Gleichzeitig erhält der Join einen eindeutigen Namen. Beispiel:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
  }
  join: buyers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.buyer_id} = ${buyers.id} ;;
  }
  join: sellers {
    from: users
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${orders.seller_id} = ${sellers.id} ;;
  }
}

In diesem Fall werden nur Käuferdaten als buyers und nur Verkäuferdaten als sellers zusammengeführt.

Hinweis: Die Ansicht users muss im Join jetzt mit den Aliasnamen buyers und sellers referenziert werden.

Felder aus einem Join beschränken

Mit dem Parameter fields können Sie angeben, welche Felder aus einem Join in einen Explore übernommen werden. Standardmäßig werden alle Felder aus einer Ansicht beim Verbinden hinzugefügt. Es ist jedoch denkbar, dass Sie nur einen Teil der Felder aufnehmen möchten.

Wenn Sie beispielsweise orders mit order_items zusammenführen, möchten Sie möglicherweise nur die Felder shipping und tax in die Zusammenführung einbeziehen:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [shipping, tax]
  }
}

Sie können auch auf eine Gruppe von Feldern verweisen, z. B. [set_a*]. Innerhalb einer Ansicht wird jeder Satz mit dem Parameter set definiert. Angenommen, Sie haben die folgende Gruppe in der Ansicht orders definiert:

set: orders_set {
  fields: [created_date, shipping, tax]
}

Anschließend können wir wie folgt festlegen, dass nur diese drei Felder übernommen werden, wenn orders mit order_items verbunden wird:

explore: order_items {
  join: orders {
    type: left_outer
    relationship: many_to_one
    sql_on: ${order_items.order_id} = ${orders.id} ;;
    fields: [orders_set*]
  }
}

Symmetrische Summen

Looker verwendet eine Funktion namens „symmetrische Summen“, um Aggregationen (wie Summen und Durchschnittswerte) auch dann richtig zu berechnen, wenn Joins zu einem Fanout führen. Symmetrische Summen werden unter Symmetrische Summen ausführlicher beschrieben. Das Fanout-Problem, das durch symmetrische Aggregate gelöst wird, wird im Community-Beitrag Das Problem von SQL-Fanouts erläutert.

Primärschlüssel erforderlich

Damit Messwerte (Aggregationen) über Joins erfolgen, müssen Sie in allen am Join beteiligten Ansichten Primärschlüssel definieren.

Dazu fügen Sie in jeder Ansicht den Parameter primary_key zur Primärschlüssel-Felddefinition hinzu:

dimension: id {
  type: number
  primary_key: yes
}

Unterstützte SQL-Dialekte

Damit Looker symmetrische Summen in Ihrem Looker-Projekt unterstützen kann, müssen diese auch von Ihrem Datenbankdialekt unterstützt werden. In der folgenden Tabelle ist zu sehen, welche Dialekte symmetrische Summen in der aktuellen Looker-Version unterstützen:

Dialekt Unterstützt?
Actian Avalanche
Ja
Amazon Athena
Ja
Amazon Aurora MySQL
Ja
Amazon Redshift
Ja
Amazon Redshift 2.1+
Ja
Amazon Redshift Serverless 2.1+
Ja
Apache Druid
Nein
Apache Druid 0.13+
Nein
Apache Druid 0.18+
Nein
Apache Hive 2.3+
Nein
Apache Hive 3.1.2+
Nein
Apache Spark 3+
Ja
ClickHouse
Nein
Cloudera Impala 3.1+
Ja
Cloudera Impala 3.1+ with Native Driver
Ja
Cloudera Impala with Native Driver
Nein
DataVirtuality
Ja
Databricks
Ja
Denodo 7
Ja
Denodo 8 & 9
Ja
Dremio
Nein
Dremio 11+
Ja
Exasol
Ja
Firebolt
Ja
Google BigQuery Legacy SQL
Ja
Google BigQuery Standard SQL
Ja
Google Cloud PostgreSQL
Ja
Google Cloud SQL
Ja
Google Spanner
Ja
Greenplum
Ja
HyperSQL
Nein
IBM Netezza
Ja
MariaDB
Ja
Microsoft Azure PostgreSQL
Ja
Microsoft Azure SQL Database
Ja
Microsoft Azure Synapse Analytics
Ja
Microsoft SQL Server 2008+
Ja
Microsoft SQL Server 2012+
Ja
Microsoft SQL Server 2016
Ja
Microsoft SQL Server 2017+
Ja
MongoBI
Nein
MySQL
Ja
MySQL 8.0.12+
Ja
Oracle
Ja
Oracle ADWC
Ja
PostgreSQL 9.5+
Ja
PostgreSQL pre-9.5
Ja
PrestoDB
Ja
PrestoSQL
Ja
SAP HANA
Ja
SAP HANA 2+
Ja
SingleStore
Ja
SingleStore 7+
Ja
Snowflake
Ja
Teradata
Ja
Trino
Ja
Vector
Ja
Vertica
Ja

Sollte Ihr Dialekt symmetrische Summen nicht unterstützen, müssen Sie bei der Ausführung von Joins in Looker besonders aufmerksam sein, da einige Arten von Joins zu fehlerhaften Aggregationen (wie Summen und Durchschnittswerte) führen können. Dieses Problem und die entsprechenden Workarounds werden im Communitybeitrag The problem of SQL fanouts ausführlich beschrieben.

Weitere Informationen zu Joins

Weitere Informationen zu Join-Parametern in LookML finden Sie in der Join-Referenz.